指节纹识别系统

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掌纹识别系统的设计与开发

掌纹识别系统的设计与开发随着科技的发展，我们生活中的许多事情都变得更加便捷和高效，其中之一就是掌纹识别系统。

掌纹识别是一种生物识别技术，通过对人类手掌上的纹路进行数字化处理和识别，以验证身份和权限。

这一技术已经应用于许多场景，例如手机解锁、门禁系统、银行安全等领域。

本文将从设计和开发两个方面探讨掌纹识别系统的实现过程。

设计掌纹识别系统的设计是非常重要的，因为它直接影响到系统的稳定性和准确性。

首先，我们需要构建一个良好的硬件环境，用于对手掌图像进行采集和处理。

这里需要注意的是，采集设备应当保持清洁，避免脏污和划痕影响采集质量。

另外，还需要对拍摄角度、光照等因素进行优化，以确保获取到高质量的掌纹图像。

其次，我们需要选择合适的掌纹特征提取方法。

掌纹特征是基于掌纹图像获取的一组数据，用于识别目标人物。

常用的掌纹特征提取方法包括方向滤波、Gabor滤波等。

这些方法可以有效提取掌纹图像中的主要特征，用于识别和比对。

最后，我们需要使用机器学习算法进行模型训练和分类。

常见的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

这些算法可以根据已有的掌纹数据进行训练，并生成能够准确识别掌纹的模型。

在实际应用中，我们可以使用这些模型对新的掌纹图像进行分类，并进行身份验证。

开发掌纹识别系统的开发主要依赖于两个方面：软件开发和算法实现。

在软件开发方面，我们可以使用常见的编程语言如Python、Java等进行开发。

首先，我们需要定义系统架构和功能模块，然后进行代码编写和测试。

这个过程需要高度的技术水平和丰富的编程经验，以确保系统的稳定性和可靠性。

在算法实现方面，我们需要将上述提到的掌纹特征提取和分类算法进行实现。

通常情况下，我们可以使用开源的机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow等进行算法实现。

这些库可以有效地减少算法实现时间和成本，并提高算法的精度和效率。

总结掌纹识别系统的设计和开发是一个相对复杂的过程，需要考虑到许多因素。

指静脉与折痕双模态图像采集系统设计

ＧＵＡＮＦｅｎｇ — ＸＵ，ＪＩＡＮＧＺｈｉ — ｃｈａｏ，ＷＵＱｉｕ — ｙｕ，ＷＡＮＧＫｅ－ｊｕｎ，ＭＥＮＧＸｉａｎｇ — ｙｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）
（哈尔滨工程大学自动化学院。黑龙江哈尔滨１５０００１）
摘

要：手指静脉识别是针对手指皮肤内部的静脉特征进行活体识别，具有非接触和安全性高等优点，但
存在特征数量少的缺点；手指指节折痕位于皮肤表面，且具有稳定的生物学特性。因此，为解决单一模态
ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＴｈｅｈａｒｄｗａｒｅｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆＵＳＢ２．０ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ＣＭＯＳｃａｍｅｒａｍｏｄｕｌｅｗｉｔｈｔｗｏｍｉｌｌｉｏｎｐｉｘｅｌｓ，ｖｉｓｉｂｌｅａｎｄｉｎｆｒａｒｅｄｌｉｇｈｔｓｗｉｔｃｈｃｉｒｃｕｉｔ，ｍｉｃｒｏ — ｓｔｅｐｐｉｎｇｍｏｔｏｒｄｒｉｖｅｃｉｒｃｕｉｔ，１Ｃｃｉｒｃｕｉｔ，ａｎｄＳＯｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｓｒｅａｌ — ｔｉｍｅ，ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｃｏｌｌｅｃｔｃｌｅａｒａｎｄｓｔａｂｌｅｉｆｎｇｅｒｖｅｉｎｉｍａｇｅ

指掌纹自动识别系统

指掌纹自动识别系统一、系统概述指掌纹自动识别系统是通过计算机提取指掌纹特征、利用指掌纹比对算法进行指掌纹比对、并最后完成打分排名的全套软硬件系统。

该系统利用计算机的运算代替了干警人工检视指掌纹卡片，大大提高了广大干警的办案效率及指掌纹数据的有效利用率。

二、系统特点A．先进的核心技术⏹比对算法的精度：比对排前率高。

该系统在480万实际库容下实现了94%的正查比对准确率，前十名的排前率高达90%。

⏹指纹系统的库容、速度：该系统具有建设大库容、高速度的优秀性能。

⏹与其他系统的结合：指纹系统与其他系统（如：刑侦综合信息系统、全国公安机关DNA数据库系统、全国公安机关现场勘验信息管理系统等）进行联接、融合，发挥了整体警务平台的规模效益。

B．独有的硬件加速技术⏹该系统采用独有的硬件加速方式，高速进行模式化的数学运算，保证了比对能力线性提升。

⏹目前已建设了诸多超高速比对系统（深圳市局：275万指/秒、江苏省厅：120万指/秒）。

C．优异的实战功能⏹平面指纹参与比对：据实战统计，采用平面指纹参与现场指纹比对后，破案率增加了近10%，而且所有被比中的指纹中，平面指纹排在滚动捺印指纹前面的占38%，其中约5%左右的案件仅有平面指纹出现。

⏹掌纹信息丰富：每一掌纹可提取的特征点数至少支持超过2016个特征点。

⏹掌纹应用必要性：根据国内外的实战经验，能够提取到现场指纹的刑事案件中，有30%左右的现场能够提取到掌纹痕迹；根据国内外的指掌纹系统应用统计结果，在通过指掌纹识别系统破获的数万宗案件中，有接近30%是通过掌纹查破的。

⏹唯一性：指掌纹均具有唯一性、稳定性的特点。

三、系统应用模式指掌纹系统服务器指纹信息标准化采集室系统应用网络联接图。

揭秘手指静脉识别认证系统

以识别人体内部生物特征的第二代生物识别方式已悄然面世。

由于内部生物特征无法用肉眼观察到，则要求用特殊的且对人体无伤害的物理手段来获取，手指静脉识别认证系统便是这样的技术。

手指静脉识别认证系统文／郭岳衡广州华赛高科技发展有限责任公司揭秘随着对个人物品、内部网络、建筑物通道、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ乃至电子商务的安全性的要求日趋严格，对于身份认证技术的需求也变得越来越紧迫，生物识别技术即是安全和便捷的身份识别方法。

在众多生物识别方案中，有指纹识别、面像识别、虹膜识别、掌形识别、步态识别等多种识别方式，这些识别人的身份的方式仅停留在观察人的生物特征的“表象”上，安全系数较低。

伴随着市场需求的加大，以及科研人员的努力，第二代生物识别方式正逐步登上历史舞台，手指静脉识别认证系统便是其中最具代表性的技术。

管纹路，形成二进制影像，快速运算比对确认，仅需０．０４秒即能辨识使用者，误判率极低。

由ＦＡＲ（ＦａｌｓｅＡｃｃｅｐｔａｎｃｅＲａｔｅ）０．０００１％及ＦＲＲ（ＦａｌｓｅＲｅｊｅｃｔｉｏｎＲａｔｅ）０．１％两者数据显示出，辨识正确性优于其它生物辨识系统；同时具有９９．９８％的高度可用性，可避免指纹辨识系统达３％成人无法正常使用的尴尬状况。

如果手指静脉认证系统搭配使用ＩＣ卡或者密码输入双重识别方式，则能增加系统使用的安全性；由于此类系统采用活体辨识，不是生理特征的实体接触，因此不会因为残留辨识的痕迹，而导致伪冒或仿制成功的事件。

手指静脉认证系统不受环境及油渍污染，即使手指背面表皮形成新的疤痕，仍可以正确而快速辨识手指静脉图像。

系统综述手指静脉认证系统起源于一般的血管纹路辨识系统，由感应器使用红外线扫描手指的静脉血60２００７年１－２月识别认证原理手指静脉认证是近年来生物认证技术开辟的新领域，利用每个人手指内部的静脉图案各不相同这一特点作为生物特征进行认证。

基于指节纹的个人身份自动识别

基于指节纹的个人身份自动识别
竺乐庆;张三元;幸锐
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2009(0)7
【摘要】人体的指节纹具有稳定性且对于不同的人具有不同的位置和结构特征,可作为身份识别的依据.本文提出了一种基于指节纹的身份识别新方法:对采集的于掌图像首先通过预处理分割出各手指并旋转至水平位置;然后用Sobel算子求其水平梯度,对梯度图二值化后经垂直投影得到一维向量;对此向量应用小波去噪,生成手指指节纹特征向量;通过用余弦函数计算指节纹特征向量之间相似度实现最后的匹配.本文用该方法对来自190个手掌的1900个样本进行了测试,取得了0.67%的等误率,单次匹配时间低于2ms.实验结果表明该方法具有较高的识别精度,而且识别速度快,适合在大规模手掌库中实现手掌筛选.
【总页数】7页(P875-881)
【作者】竺乐庆;张三元;幸锐
【作者单位】浙江工商大学计算机与信息工程学院,杭州,310018;浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027;浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027;浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.容易被误认的"指纹"——浅谈指节纹中另类纹形及分布特点 [J], 何赣洪;朱全智
2.基于引导滤波的指节纹图像增强算法研究 [J], 李温温;刘富;姜守坤
3.验证个人身份:未来“脑纹”或将取代指纹 [J], 叶子
4.基于PCA的指节纹图像全局特征提取与识别 [J], LI Wenwen;WANG Jibin
5.基于顶帽变换的指节纹和掌纹识别改进算法 [J], 周威;刘辉;曾伟高
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指尖扫描是什么原理的应用

指尖扫描是什么原理的应用1. 什么是指尖扫描指尖扫描（Fingerprint scanning），是一种通过扫描人体指尖表面的生物特征信息来进行身份验证的技术。

它通过记录和分析指纹图案的细节和特征，将指纹转化为一个唯一的数学值，用于验证和识别个体身份。

2. 指尖扫描原理指尖扫描的原理基于指纹的独特性和不可复制性。

每个人的指纹都是独一无二的，即使同一个人的十个手指指纹也各不相同。

指纹的表面纹路包含了脊线（ridge）和沟槽（valley），通过记录和比对这些纹路的形状、分支、长度和交叉点等细节，可以生成一个对应于指纹的唯一数学值。

指尖扫描一般分为两个步骤：采集和匹配。

2.1 采集阶段指尖扫描设备通常使用光学传感器或电容传感器来采集指纹信息。

光学传感器利用光反射和光敏元件来记录指纹图案，而电容传感器则通过感应人体周围的微弱电流变化来获取指纹图案。

在采集阶段，用户通常需要将指尖或指腹放置在扫描仪的指纹感应器上，设备会自动扫描并采集指纹图案。

通常会采集多次以获得更准确和全面的指纹信息。

2.2 匹配阶段采集到指纹信息后，指尖扫描系统会将指纹图案转化为一个唯一的数学值，通常称为指纹模板。

指纹模板是一个对指纹细节特征的数值化描述，可以通过数学算法对其进行比对和匹配。

在匹配阶段，指尖扫描系统会将用户输入的指纹模板与已经存储的指纹模板进行比对。

如果两个指纹模板高度相似，则认为是同一个人的指纹，并进行身份验证或识别。

3. 指尖扫描的应用指尖扫描技术已经广泛应用于各个领域，包括以下几个方面：3.1 个人设备安全手机、平板电脑和笔记本电脑等个人设备已经普及，而指纹识别已经成为一种常见的解锁方式。

指尖扫描技术可以确保只有经过授权的人才可以解锁设备，增加了设备的安全性。

3.2 出入口控制指尖扫描技术也被广泛应用于出入口控制系统，如公司大门、办公室门禁等。

通过将员工的指纹信息录入系统，只有经过授权的人才能进入指定区域，提高了出入口的安全性和管理效率。

指纹识别原理

指纹的局部特征
局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。指纹上的节点有四种不同特性：
位置（Position）节点的位置通过（x, y）坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。
指纹识别系统原理-验证
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进行一对一的比对（one-to-one matching），来确认身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格式存贮，并与其姓名或其标识（ID，PIN）联系起来。随后在比对现场，先验证其标识，然后，利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。验证其实是回答了这样一个问题："他是他自称的这个
人吗？"这是应用系统中使用得较多的方法。
指纹识别系统原理-验证
Байду номын сангаас
辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据厍中的指纹逐一对比，从中找出与现场指纹相匹配的指纹。这也叫" 一对多匹配（one-to-many matching）"。验证其实是回答了这样一个问题："他是谁？"辨识主要应用于犯罪指纹匹配的传统领域中。
无法用常规方式破译。加密文件可以拷贝、传输到其他计算机
上使用。采用WINZIP风格，操作简单、灵活。
加密界面
指纹密码
安全管理密码的工具。密码长度、格式由用户指定。密码长度可达256位，有效杜绝黑客对密码的

一种多手指节纹路识别方法[发明专利]

专利名称：一种多手指节纹路识别方法
专利类型：发明专利
发明人：李朝荣,其他发明人请求不公开姓名申请号：CN201710782616.2
申请日：20170902
公开号：CN107516088A
公开日：
20171226
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：根据现有基于生物特征识别方法的不足，设计一种多手指中节纹路图像的识别方法，提供安全可靠的认证方式。

本发明用四根手指的中节背面的纹路用于身份认证，以提升单根手指的特征的区分性和可靠性，本发明提出手指组合方案，并用LBP来提取特征。

本发明内容的识别方法具有两方面优点：(1)识别方法安全性高，四根手指纹路特征保证了系统的安全性；(2)计算开销小，由于LBP编码提取速度较快和特征维数低，因而识别速度快。

申请人：宜宾学院
地址：644000 四川省宜宾市五粮液大道东段酒圣路8号
国籍：CN
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指节纹识别系统根据不变特征点建立坐标系
班级：计算机科学与技术1202班姓名：李坤美
学号： 120405228
一．找出不变特征点
1.应用边缘检测算提取出手掌轮廓（此处不做详细讲解）
2.找出不变特征点
为了提取出指横纹，就必须先分割出各个手指。

但是，由于获取图像时手掌和采集设备的相对位置是不确定的，所以必须找到手掌的某些不变特征点以定位手指基准点。

如图所示的黑圆点为手指基准点，存在于四指指尖和指根共九处。

如果找到这些点，就可以通过他们建立相应的坐标系，分别提取出各个手指。

3.具体算法
此处提出了两种算法求取这些不变特征点：
（1）先把灰度图像通过阈值变换转为二值图像，再通过边界追踪提取手掌轮廓；然后沿手掌轮廓计算每个点的曲率，再对曲率的图像进行小波变换，曲率的图像中的极值点的位置就是手掌轮廓中曲率变化最大的点，也就是图中的黑圆点所示位置。

（2）先通过八邻域的方法来确定每一个点的曲率，然后对离散的曲率值进行FIR低通滤波，得到一条手掌边缘线的曲线曲率，再在该曲线上找到对应于手掌边缘定位点的极大值，进而找到定位点。

（3）该算法是基于最小特征根分析和拐点矫正的手指基准点定位算法，依照下图所示流程进行：（详细介绍见《2010-指横纹识别系统及关键技术的研究与实现_毛贤光》）
二．将不变特征点代入坐标系
1.建立坐标系
连接两相邻指根特征点，并将其中点与所对应的指尖特征点连线（此
处以中指为例）该连线即为中指的中轴线，线段长度为近似看为中指指长。

中轴线所在的直线为在中指上建立的坐标系的X轴，指尖特征点为坐标系原点。

2.记录匹配数据
记录a,a’,b,b’,c,c’,d的坐标值，作为后期进行身份识别时的匹配数据（因第一节指节纹较细所以宽度忽略不计）
三．总结
该方法先将每根手指的一、二节指节纹位置，第二节指节纹宽度与手指长度同时进行匹配，再将四根手指的匹配结果汇总，全部通过才可认为匹配成功。